DBMS > Apache Druid vs. DolphinDB vs. PostgreSQL vs. STSdb

Vergleich der Systemeigenschaften Apache Druid vs. DolphinDB vs. PostgreSQL vs. STSdb

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Redaktionelle Informationen bereitgestellt von DB-Engines

Name

Kurzbeschreibung

Open-source analytics data store designed for sub-second OLAP queries on high dimensionality and high cardinality data

DolphinDB is a high performance Time Series DBMS. It is integrated with an easy-to-use fully featured programming language and a high-volume high-velocity streaming analytics system. It offers operational simplicity, scalability, fault tolerance, and concurrency.

Weit verbreitetes, allgemein einsetzbares Open Source RDBMS

Entwickelt als objektorientiertes DBMS, im Laufe der Zeit um 'Standards' wie SQL erweitert

Key-Value Store mit spezieller Indizierungsmethode

Optimiert hinsichtlich Performanz durch spezielle Indizierungstechnologie

Primäres Datenbankmodell

Relational DBMS
Time Series DBMS

Time Series DBMS

Relational DBMS

mit objektorientierten Erweiterungen, z.B.: benutzerdefinierte Datentypen/Funktionen und Vererbung. Key/Value handling mit hstore Modul.

Key-Value Store

Sekundäre Datenbankmodelle

Relational DBMS

Document Store
Graph DBMS

with Apache Age
Spatial DBMS
Vektor DBMS

with pgvector extension

DB-Engines Ranking misst die Popularität von Datenbankmanagement- systemen
Trend Chart

Punkte	3,34
Rang	#88	Overall
	#48	Relational DBMS
	#7	Time Series DBMS

Punkte	4,13
Rang	#80	Overall
	#6	Time Series DBMS

Punkte	645,54
Rang	#4	Overall
	#4	Relational DBMS

Punkte	0,04
Rang	#360	Overall
	#52	Key-Value Stores

Website

druid.apache.org

www.dolphindb.com

www.postgresql.org

github.com/STSSoft/STSdb4

Technische Dokumentation

druid.apache.org/docs/latest/design

docs.dolphindb.cn/en/help200/index.html

www.postgresql.org/docs

Entwickler

Apache Software Foundation and contributors

DolphinDB, Inc

PostgreSQL Global Development Group

www.postgresql.org/developer

STS Soft SC

Erscheinungsjahr

2012

2018

1989

1989: Postgres, 1996: PostgreSQL

2011

Aktuelle Version

29.0.1, April 2024

v2.00.4, January 2022

16.3, Mai 2024

4.0.8, September 2015

Lizenz

Commercial or Open Source

Open Source

Apache license v2

kommerziell

free community version available

Open Source

BSD

Open Source

GPLv2, kommerzielle Lizenz verfügbar

Ausschließlich ein Cloud-Service

Nur als Cloud-Service verfügbar

nein

DBaaS Angebote (gesponserte Links)

Database as a Service

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PostgreSQL Flex @ STACKIT offers managed PostgreSQL Instances with adjustable CPU, RAM, storage amount and speed and several extensions available, in enterprise grade to perfectly match all application requirements. All 100% GDPR-compliant.

Implementierungssprache

Java

C++

Server Betriebssysteme

Linux
OS X
Unix

Linux
Windows

FreeBSD
HP-UX
Linux
NetBSD
OpenBSD
OS X
Solaris
Unix
Windows

Windows

Datenschema

schema-less columns are supported

Typisierung

vordefinierte Datentypen, z.B. float oder date

Primitive Typen und benutzerdefinierte Klassen

XML Unterstützung

Verarbeitung von Daten in XML Format, beispielsweise Speicherung von XML-Strukturen und/oder Unterstützung von XPath, XQuery, XSLT

nein

specific XML-type available, but no XML query functionality.

Sekundärindizes

nein

SQL

Support of SQL

SQL for querying

SQL-like query language

Standard mit zahlreichen Erweiterungen

nein

APIs und andere Zugriffskonzepte

JDBC
RESTful HTTP/JSON API

JDBC
JSON over HTTP
Kafka
MQTT (Message Queue Telemetry Transport)
ODBC
OPC DA
OPC UA
RabbitMQ
WebSocket

ADO.NET
JDBC
native C library
ODBC
streaming API for large objects

.NET Client API

Unterstützte Programmiersprachen

Clojure
JavaScript
PHP
Python
R
Ruby
Scala

C#
C++
Go
Java
JavaScript
MatLab
Python
R
Rust

.Net
C
C++
Delphi
Java

JDBC
JavaScript (Node.js)
Perl
PHP
Python
Tcl

C#
Java

Server-seitige Scripts

Stored Procedures

nein

benutzerdefinierte Funktionen

realisiert z.B. mit spezifischer Sprache PL/pgSQL, aber auch andere Sprachen möglich (Perl, Python, Tcl, etc.)

nein

Triggers

nein

Partitionierungsmechanismen

Methoden zum Speichern von unterschiedlichen Daten auf unterschiedlichen Knoten

Sharding

manual/auto, time-based

horizontale Partitionierung

partitioning by range, list and (since PostgreSQL 11) by hash

keine

Replikationsmechanismen

Methoden zum redundanten Speichern von Daten auf mehreren Knoten

ja, durch HDFS, S3 oder andere Storage Engines

Source-Replica Replikation

andere Varianten durch Verwendung von 3rd party - tools

keine

MapReduce

Bietet ein API für Map/Reduce Operationen

nein

Konsistenzkonzept

Methoden zur Sicherstellung der Konsistenz in einem verteilten System

Immediate Consistency

Fremdschlüssel

referenzielle Integrität

nein

Transaktionskonzept

Unterstützung zur Sicherstellung der Datenintegrität bei nicht-atomaren Datenmanipulationen

nein

ACID

nein

Concurrency

Unterstützung von gleichzeitig ausgeführten Datenmanipulationen

Durability

Dauerhafte Speicherung der Daten

In-Memory Unterstützung

Gibt es Möglichkeiten einige oder alle Strukturen nur im Hauptspeicher zu halten

nein

Berechtigungskonzept

Zugriffskontrolle

RBAC using LDAP or Druid internals for users and groups for read/write by datasource and system

Administrators, Users, Groups

Benutzer mit feingranularem Berechtigungskonzept entsprechend SQL-Standard

nein

Weitere Informationen bereitgestellt vom Systemhersteller

Wir laden Vertreter der Systemhersteller ein uns zu kontaktieren, um die Systeminformationen zu aktualisieren und zu ergänzen,
sowie um Herstellerinformationen wie Schlüsselkunden, Vorteile gegenüber Konkurrenten und Marktmetriken anzuzeigen.

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